영상 학습 콘텐츠 학습자 어려움 분석 및 해결방안 제시
전문용어 모르는 비전문가가 음성으로 웹사이트 스타일 수정
(내외방송=정지원 기자) 김주호 KAIST 전산학부 교수 연구팀의 논문이 미국 학술대회에서 최우수논문상과 우수논문상을 받았다.
19일 KAIST에 따르면, 김 교수의 연구팀이 지난달 30일부터 지난 6일까지 열린 미국 컴퓨터협회 인간-컴퓨터 상호작용 학술대회(이하 ACM CHI 2022)에서 최우수논문상(Best Paper Award)와 우수논문상(Honorable Mention Award)을 수상했다.
ACM CHI 학술대회는 인간-컴퓨터 상호작용(Human-Computer Interaction: HCI) 분야에서 세계 최고 권위 학회로 구글 스칼라의 h-5 인덱스 기준 HCI 분야 저널과 학술대회를 통틀어 1위에 올랐다.
이 대회에서 최우수논문상은 전체 논문 중 상위 1%에게, 우수논문상은 상위 5%의 논문에게 수여한다.
김 교수는 이번 학술대회에서 총 7개의 논문을 발표했는데, 발표한 논문 수로는 전세계 연구자 중 공동 1위다.
KAIST 소속 논문은 총 19개로 전세계 기관 중 5위에 올라 세계적인 수준의 KAIST 연구 역량을 증명했다.
논문 'Mobile-Friendly Content Design for MOOCs: Challenges, Requirements, and Design Opportunities'로 최우수논문상을 받은 김 교수 연구팀은 ▲제1저자인 김정연 전산학부 연구원 ▲최유빈 전기및전자공학부 석사과정 ▲멍 시아 전산학부 박사 및 미국 카네기멜론대학교 연구원으로 이뤄졌다.
이 논문은 모바일 환경에서 영상을 기반으로한 학습 콘텐츠를 시청하는 학습자가 겪는 어려움을 분석하고, 이를 해결하기 위한 가이드라인을 제시했다.
연구팀은 134명의 학습자를 대상으로 한 설문조사와 21명에게 한 인터뷰 내용을 분석했다.
그 결과 '너무 작거나 과밀한 텍스트(글씨)'가 영상 콘텐츠의 가독성을 떨어뜨리는 것이 주요 문제점임을 발견했다.
또 조명이나 소음, 주변 환경의 잦은 변화로 인한 학습상황의 장애도 중요한 문제라는 것을 밝혀냈다.
영상 프레임 안에서 텍스트의 크기는 24.5%만을 채웠을 때 학습에 적합해 매우 낮은 적합도를 보인다는 것이다.
연구팀은 이 문제를 극복하기 위해 영상 콘텐츠의 가독성을 높이고 모바일 학습 상황에서 발생하는 장애를 극복하기 위한 가이드라인을 제시했다.
이 논문은 코로나19 장기화 이후 영상을 기반으로 한 학습에 대한 중요성과 의존성이 높아지고 있어 작은 화면의 모바일 기기로 학습하는 학습자의 어려움을 분석하고 극복 방법을 제시했다.
더 나아가서 학습 영상의 문제를 인간과 인공지능의 협업으로 해결하는 기술까지 제시해 기존 학습 영상의 활용도를 높이면서 학습 경험 개선을 가능하게 했다.
앞으로 이 기술은 다양한 영상 기반 학습 플랫폼이나 콘텐츠 제작 환경에 적용될 수 있을 전망이다.
논문 'Stylette: Stying the Web with Natural Language'로 우수논문상을 수상한 김 교수의 연구팀은 ▲제1저자인 김태수 전산학부 박사과정 ▲최다은 석사과정 ▲최윤서 박사과정 연구원으로 구성됐다.
이 연구팀은 전문용어를 모르는 비전문가가 음성으로 웹사이트의 스타일을 수정할 수 있도록 지원하는 새로운 인터페이스 기술을 개발했다.
다양한 웹사이트를 사용하다보면 ▲접근성 문제 ▲기기 환경의 제약 ▲불편하고 보기 힘든 디자인 ▲스타일 선호 등의 이유로 원하는 내용을 찾거나 사용하기에 어려움을 겪는 경우가 있다.
연구팀은 이를 고려해 사용자의 의도를 일상 언어로 표현하고, 시스템이 사용자의 의도를 파악해 자동으로 수정해주는 'Stylette'를 개발했다.
사용자의 자연 언어 기반으로 음성을 입력하면 인공지능이 파악해 가장 의도에 부합하는 새로운 스타일을 자동으로 추천해주는 기술이다.
컴퓨터 비전 인공지능이 170만개의 데이터 비교 요소 등을 통해 적절한 스타일을 추천해주는 것이다.
연구팀은 "최신 인공지능 기술이 직관적인 사용자 상호작용 설계에 작용되는 실질적인 사례를 제시했다는 점에서 의미가 있다"며 "개발된 기술은 기존 디자인 애플리케이션이나 웹브라우저에 플러그인 형태로 적용 가능하며 사용자의 자연스러운 의도 데이터를 대규모로 수집해 웹사이트 개선이나 광고 등에도 활용할 수 있을 것"이라고 기대했다.
